Excelの読みやすさを採点、デジタル庁の無料ツールHarunobu

デジタル庁は2026年10月21日の公式noteで、Excel・CSVの「機械可読性」を自動採点する無料ツール「Harunobu」を公開したと紹介しました。GitHubのリポジトリで公開されています。利用にはPythonなどを動かす環境が必要です。

セル結合など、データを読み取りにくくする箇所を探す

印刷してきれいに見えるようセルを結合したり体裁を整えたExcelは、俗に「神Excel」と呼ばれます。人には見やすくても、システムやAIが表の構造を読み違える原因になります。デジタル庁はこの読み取りやすさを「機械可読性」と呼び、行政データ向けのルールを定めたうえで適合状況を自動でチェックするツール「Harunobu」を公開しました。

Harunobuの基本の採点は、同じ入力から同じ結果を返すルールベースの仕組みです。補助的にAIを組み合わせる機能もありますが、オプションとされています。大量のファイルでも判定結果を再現できることを重視した設計です。採点は段階的な基準(レベル1〜3)で行われ、違反箇所はセル単位まで分かります。

採点結果をAIへ渡し、表を整えるプログラムを作る

Harunobuの採点結果は、項目名と値を組にして記録するJSON形式で出力されます。どのセルがどのルールに違反したかを、AIや他のソフトが読み取れる形です。公式note記事の活用例では、①課題のあるExcelをHarunobuで採点 ②結果(JSON)とファイルをAIに読ませる ③AIに「整形するプログラム」を作らせる ④実行して整形後のデータを確認する、という流れでデータ整備を進めています。

公式の例は、AIへデータを直接書き換えさせるのではなく、整形用プログラムを作らせる方式です。無料のChatGPTを使った検証では、結合セルを含むダミーのExcelを表形式へ直せたとしています。整形後は、値が抜けていないか、見出しと数値の対応が変わっていないかを原本と照合します。同じ結果を再現できるプログラムでも、この確認は必要です。

社内のExcel業務データ整備に生かすヒント

セル結合などを含むExcelを分析に使いたい場合、まず加工が必要な箇所を把握する方法として役立ちます。Harunobuは部署やファイルごとに機械可読性を点数化できるため、平均点が低い部署から優先して整備するといった、客観的な指標に基づく進め方も選択肢になります。

Harunobuの担当範囲は採点までです。修正は人の手作業や加工プログラムで行うため、採点する担当と、原本との照合を行う担当を分けて考えると進めやすくなります。また公式は、コード表の有無やデータ定義・更新履歴などを判定対象から外し、列名も意味ではなく欠落や連番などの規則で判定していることも明らかにしています。何を判定していて何を判定していないかを確認しておくと、使い方の見通しが立てやすくなります。

まとめ：採点・修正・照合を分けてデータを整える

Excelの整備を検討する際は、機密情報を含まないサンプルで採点対象を確認すると、適用範囲を見極めやすくなります。Excelの自動化という観点では、操作を記録してスクリプト化するOffice Scriptsや、Excel内でAIにPython分析を任せられるCopilotの高度分析機能も、業務データを扱う際の選択肢になります。Harunobuで整備したデータを、こうした機能でさらに活用する流れも検討してみるとよいでしょう。

※2026年10月時点の情報です。